Machine learningNetwork science

Анализ распространения в направленных сетях

Анализ распространения в направленных сетях изучает, как информация, болезнь, поведение или влияние распространяются по сети, в которой ребра имеют направление — то есть передача происходит только в одном направлении вдоль каждого звена. Он сочетает графотеоретические представления со стохастическими моделями распространения, такими как независимый каскад, линейный порог или SIR/SIS, и является центральным для исследований максимизации влияния, прогнозирования эпидемий и распространения информации.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. Kempe, D., Kleinberg, J., & Tardos, E. (2003). Maximizing the spread of influence through a social network. Proceedings of the 9th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 137–146. DOI: 10.1145/956750.956769
  2. Pastor-Satorras, R., Castellano, C., Van Mieghem, P., & Vespignani, A. (2015). Epidemic processes in complex networks. Reviews of Modern Physics, 87(3), 925–979. DOI: 10.1103/RevModPhys.87.925

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Directed Network Diffusion Analysis (Influence and Spreading Processes on Directed Graphs). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/network-analysis/directed-network-diffusion-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateDirected Network Diffusion Analysis (Directed Network Diffusion Analysis (Influence and Spreading Processes on Directed Graphs)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/network-analysis/directed-network-diffusion-analysis · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026